新论文 | 强震台网密度对震害评估的影响

       我们知道，震后快速、准确的震害评估对于地震应急响应具有重要的指导作用。地震发生后，强震台网能够在第一时间将记录到的地震动提供给近实时震害评估系统，从而估算出地震可能造成的破坏。例如，我们课题组开发的RED-ACT系统就使用了中国地震台网中心、日本K-NET、美国CESMD等提供的地震动（相关阅读：唐山、宜宾都是10km深的5.1级地震，破坏程度怎么差别这么大？）。

       显然，强震台网的密度越高，收集到的地震动场越准确，震害评估越合理。但是，强震台网的成本十分高昂，不可能也没必要无限加密下去。那么我们想了解，什么密度的强震台网就能够满足震害评估的要求了呢？

       为了搞清楚这个问题，我们提出了一套有效的方法，并以伊斯坦布尔城区为例进行了案例分析。

       当年唐僧找了三个人，才去西天取回了真经。现在我们要想研究强震台网密度对震害评估的影响，也需要三个关键技术。

关键技术一：基于情境的地震模拟技术

       相比强震台网记录下来的真实地震动场，模拟地震动场中任意位置的地震动都可以获取，便于开展研究。因此，我们模拟了给定地震情境下目标区域的完整地震动场，将其作为后续分析中的地震动真值。为了更好地考虑震源、传播路径、场地效应等的影响，我们的合作者根据伊斯坦布尔的地质探勘数据建立了精细的场地模型，采用了基于物理的地震模拟方法，在超级计算机中完整地模拟了地震波从断层到地表的全过程(Zhang et al., 2021)。该方法的模拟精度很高，最高地震动频率达到了11.2 Hz。虽然计算成本十分高昂，但是我们的合作者有钞能力呀（手动狗头）。

关键技术二：地震动插值技术

       目前，强震台网的分布一般是较为稀疏的。我们在有限的台站记录的基础上采用了我们提出的地震动插值技术，从而构建出一个加密的地震动场。相比传统的最近点输入的方法，地震动插值技术能够有效提高震害评估的准确度(Lu et al., 2021，详见：新论文：基于实测地震记录的区域地震动场模拟方法)。

       我们对比了两种方法，发现对于地面峰值加速度（PGA）和地面峰值速度（PGV）这两个关键指标，我们的插值法的效果都优于ShakeMap。原因在于，ShakeMap方法对地震影响的整片区域进行全局预测，难免顾此失彼；而插值法使用周边几个台站的数据预测中间的地震动，重点关注局部，更适合我们的任务。因此，后面都采用插值法。

关键技术三：基于实测地震动的震害评估技术

       目前，非线性时程分析已被广泛应用于区域震害评估，它在准确性和结果可读性方面具有突出优势。为了充分考虑强震台网记录的地震动的完整特征，我们采用非线性时程分析方法来进行震害评估。由于缺少当地详细的建筑数据，我们基于简化的区域分析模型开展了研究，流程如下。当然，拥有详细建筑数据的话，配合SimCenter Workflow服用效果更佳(Lu et al., 2020，详见：新论文：城市抗震弹塑性分析的开源框架，Earthquake Spectra, 2020)。

好了，三项关键技术都收集齐了，我们只需要

终于，我们可以出发去土耳其了（手动滑稽）。我们来到位于伊斯坦布尔的欧洲部分的Zeytinburnu区（没错，伊斯坦布尔是一个横跨欧亚两洲的城市），获得了当地的建筑和地质数据，如下图所示。

       首先，我们模拟了一个发生风险较高的6.4级地震情境。

      接着，我们假设了3个台网密度情境，台站间距分别是500 m、1000 m和2000 m。在没有台站的地方，我们采用地震动插值技术，得到了插值地震动。

       然后，我们针对不同的台站密度开展了基于非线性时程分析的区域震害评估。显然，强震台网的密度越低，震害评估的结果与真值的差异越大。

       随着台网密度的降低，震损等级评估正确的建筑比例从97.2%下降到了82.8%。

我们把台站数量（成本）和震害评估准确率（效益）画到一张图里，可以发现两者是不成比例的，存在生活中常见的边际效益递减的现象。因此，我们选择能够满足需求的最低台站密度即可。同时，我们可以假设城市发展过程中建筑比例的变化，来分析震害评估准确率的敏感性。假如当地对震害评估准确度的需求为90%，那么在三种建筑比例下，我们都应该选择情境2（台站间距1000 m）。

      本研究提出了一套定量分析强震台网密度对于震害评估影响的方法，希望能够为强震台网的建设提供一些参考。本研究属于初步探索，尚有很多不足，请各位读者指正，我们后续也将开展更深入的研究。

     感谢加州大学洛杉矶分校（UCLA）的Prof. Ertugrul Taciroglu和他的学生Dr. Wenyang Zhang、Dr. Peng-Yu Chen、Dr. Farid Ghahari、Ms. Viviana Vela为本研究提供的指导和帮助。感谢Özyeğin University的Assoc. Prof. Asli Kurtulus为本研究提供的数据支持。

Lu, X.Z., F. McKenna, Q.L. Cheng, Z. Xu, X. Zeng, S.A. Mahin (2020). An open-source framework for regional earthquake loss estimation using the city-scale nonlinear time history analysis, Earthquake Spectra. 36, 806–831.

Lu, X.Z., Q.L. Cheng, Y. Tian, and Y.L. Huang (2021). Regional ground‐motion simulation using recorded ground motions, Bull. Seismol. Soc. Am. 111, 825–838.

Worden, C.B., E. M. Thompson, M. Hearne, and D.J. Wald (2020). ShakeMap Manual Online: Technical Manual, User’s Guide, and Software Guide, United States Geological Survey, Reston, VA.

Zhang, W., D. Restrepo, J.G.F. Crempien, B. Erkmen, R. Taborda, A. Kurtulus, E. Taciroglu (2021). A computational workflow for rupture-to-structural-response simulation and its application to Istanbul, Earthquake Eng. Struct. Dynam. 50, 177–196.

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